降维(dimensionality reduction),降维在哪里使用,降维的好处是什么...
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发布时间：2024-03-24 08:32
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时间：2024-03-24 12:47
特征的重要性取决于特征变量对数据信息表示的贡献程度，以及决定使用哪种技术。决定使用哪种技术取决于试错和偏好。通常从线性技术开始，当结果表明拟合不足时，就转向非线性技术。
数据集降维的好处可以是:
( 1 )减少所需的存储空间。
( 2 )加快计算速度(例如在机器学习算法中)，更少的维数意味着更少的计算，并且更少的维数可以允许使用不适合大量维数的算法。
( 3 )去除冗余特征，例如在以平方米和平方英里存储地形尺寸方面没有意义(可能数据收集有缺陷)。
( 4 )将数据的维数降低到2D或3D可以允许我们绘制和可视化它，可能观察模式，给我们提供直观感受。
( 5 )太多的特征或太复杂的模型可以导致过拟合。
